这个问题怎么解决啊,先开始的问题是我的autograde函数是具有非静态的,因为代码符合的pytorch版本比较低,可是我的pytorch版本比较高,不符合代码,所以我就去查怎样变成高版本的并且是静态的autograde函数,跟着做了之后出现了这个错误,不知如何修改
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TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'x'
这个问题怎么解决啊,先开始的问题是我的autograde函数是具有非静态的,因为代码符合的pytorch版本比较低,可是我的pytorch版本比较高,不符合代码,所以我就去查怎样变成高版本的并且是静态的autograde函数,跟着做了之后出现了这个错误,不知如何修改
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- 这篇博客: pytorch报错(4)forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘或者‘NoneType‘ object is not callable中的 总结 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
pytorch中可能一个看起来很正常的括号就会引发错误。建议先在类class外修改好神经网络,然后直接调用修改好的模型名称。
如果有帮助的话,请顺手点赞,谢谢。- 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
根据参考资料中的内容,我们可以看到在段落0中提到,报错的原因是在代码中缺少一个参数'x'。根据段落1中的代码示例,我们可以将代码调整为如下形式以解决该问题:
import torchvision import torch from torch import nn # 获取预训练的VGG16模型 ImageNet = torchvision.models.vgg16(pretrained=True, progress=True) # 添加全连接层,并封装为一个新的类 class ModifiedVGG(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = ImageNet self.fc = nn.Linear(1000, 10) def forward(self, x): features = self.model.features(x) features = self.model.avgpool(features) features = torch.flatten(features, 1) output = self.fc(features) return output # 测试修改后的模型 if __name__ == '__main__': my_model = ModifiedVGG() input = torch.ones((1, 3, 32, 32)) output = my_model(input) print(output.shape)
在上述代码中,我们首先获取预训练的VGG16模型,然后创建一个新的类ModifiedVGG,该类继承自nn.Module。我们在该类的初始化方法中,将预训练的VGG16模型赋值给self.model,并添加一个全连接层self.fc。在forward方法中,我们首先对输入的x进行一系列的前向传播操作,然后再通过全连接层输出结果。最后,我们在main函数中创建ModifiedVGG的实例,并进行测试。
通过以上修改,应该可以解决原先的问题。请尝试运行该代码并确认问题是否已解决。
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